@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00226860,
 author = {市井, 誠 and 堀口, 日向 and 柏, 祐太郎 and 川上, 真澄 and 伊原, 彰紀 and 大平, 雅雄 and Makoto, Ichii and Hyuga, Horiguchi and Yutaro, Kashiwa and Masumi, Kawakami and Akinori, Ihara and Masao, Ohira},
 issue = {7},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Jul},
 note = {多様化するソフトウェア開発プロジェクトを効果的に管理するためには，プロジェクト固有のソフトウェア進化に関する知識が必要となる．遅延相関分析は，時間的な遅延を挟んで現れるメトリクス間の相関関係を求めることができる，探索的な知識抽出アプローチであり，オープンソースソフトウェアのリポジトリに対する適用が報告されている．しかしながら，プロジェクト管理への活用のためには，大量に抽出される相関関係を精査し，意味のある知見を抽出するコストが課題となる．本稿では，遅延相関の各係数に注目したヒューリスティックスによる絞り込みと，元の時系列データにおいてよくあてはまる区間の特定および可視化手法を提案する．また，オープンソースソフトウェアおよび組込み製品ソフトウェアへ適用することで，提案手法が遅延相関分析を用いた効率的なリポジトリ分析に寄与することを示した．, Understanding project-specific software evolution is essential for managing various software development projects. An exploratory approach to open source software (OSS) repository analysis using time-delayed correlation analysis (DCA), an extension of correlation analysis that considers a time delay between any pair of metrics, is reported previously. In this paper, we propose heuristic-based filtering using the coefficients of DCA and visualization of time-series metric values with the most explainable periods for effective and efficient inspection of DCA result. In addition, we conduct case studies using an OSS repository and an industrial embedded product software repository. As a result, we show that the proposed approach contributes to effective repository analysis using DCA.},
 pages = {1139--1152},
 title = {相関関係の効率的な解釈を支援するための遅延相関分析手法の拡張：プロジェクト管理への活用に向けた適用実験},
 volume = {64},
 year = {2023}
}